目标
给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，以及两个整数 k 和 x。
数组的 x-sum 计算按照以下步骤进行：
- 统计数组中所有元素的出现次数。
- 仅保留出现次数最多的前 x 个元素的每次出现。如果两个元素的出现次数相同，则数值 较大 的元素被认为出现次数更多。
- 计算结果数组的和。
注意，如果数组中的不同元素少于 x 个，则其 x-sum 是数组的元素总和。
返回一个长度为 n - k + 1 的整数数组 answer，其中 answer[i] 是 子数组 nums[i..i + k - 1] 的 x-sum。
子数组 是数组内的一个连续 非空 的元素序列。
示例 1：
输入：nums = [1,1,2,2,3,4,2,3], k = 6, x = 2
输出：[6,10,12]
解释：
对于子数组 [1, 1, 2, 2, 3, 4]，只保留元素 1 和 2。因此，answer[0] = 1 + 1 + 2 + 2。
对于子数组 [1, 2, 2, 3, 4, 2]，只保留元素 2 和 4。因此，answer[1] = 2 + 2 + 2 + 4。注意 4 被保留是因为其数值大于出现其他出现次数相同的元素（3 和 1）。
对于子数组 [2, 2, 3, 4, 2, 3]，只保留元素 2 和 3。因此，answer[2] = 2 + 2 + 2 + 3 + 3。
示例 2：
输入：nums = [3,8,7,8,7,5], k = 2, x = 2
输出：[11,15,15,15,12]
解释：
由于 k == x，answer[i] 等于子数组 nums[i..i + k - 1] 的总和。
说明：
- 1 <= n == nums.length <= 50
- 1 <= nums[i] <= 50
- 1 <= x <= k <= nums.length
思路
计算长度为 k 的滑动窗口内的 x-sum，即出现次数最大的前 x 个元素的元素和。
暴力解法是直接模拟，使用哈希表记录 元素值与出现次数，使用优先队列保存，取出现次数前 x 大的所有元素和。
代码
/**
* @date 2025-11-04 0:27
*/
public class FindXSum3318 {
public int[] findXSum(int[] nums, int k, int x) {
int n = nums.length;
int[] res = new int[n - k + 1];
for (int i = 0; i < n - k + 1; i++) {
Map<Integer, Counter> map = new HashMap<>();
PriorityQueue<Counter> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
int compare = b.cnt - a.cnt;
if (compare != 0) {
return compare;
}
return b.digit - a.digit;
});
for (int j = i; j < i + k; j++) {
map.putIfAbsent(nums[j], new Counter(nums[j], 0));
map.get(nums[j]).cnt++;
}
for (Counter value : map.values()) {
q.offer(value);
}
int c = x;
while (c > 0 && !q.isEmpty()) {
Counter counter = q.poll();
res[i] += counter.cnt * counter.digit;
c--;
}
}
return res;
}
public class Counter {
int digit;
int cnt;
public Counter(int digit, int cnt) {
this.digit = digit;
this.cnt = cnt;
}
public Counter() {
}
}
}
性能
